import cv2

filepath = r'image/lena.jpg'
img = cv2.imread(filepath)
imgGauss = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 0)
img1 = cv2.resize(img,(int(img.shape[1]/2),int(img.shape[0]/2)))
img2 = cv2.pyrDown(img1)
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
_, gray1 = cv2.threshold(gray, 120, 0xff, cv2.THRESH_BINARY)

cv2.imshow('source image', img)
cv2.imshow('Gaussian filtered image', imgGauss)  # 显示原图经高斯平滑处理后的图像（看起来变模糊了）
cv2.imshow('half size', img1)  # 显示原图缩小一半后的图像
cv2.imshow('quarter size', img2)  # 显示原图缩小一半再缩小一半后的图像
cv2.imshow('gray', gray)  # 显示彩色原图灰度化后的图像
cv2.imshow('threshold image', gray1)  # 显示原图灰度化再进行阈值化后的图像

cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()
